基于盘古科学计算大模型的智慧供热负荷预测与优化调控应用方案

一、项目背景与行业痛点

我国北方城镇集中供热规模居世界首位，截至 2025 年底全国集中供热面积已超 144 亿平方米，管网总长度约 65 万公里。传统供热模式长期面临三大核心痛点：

1. 负荷预测精度不足：依赖人工经验与简单温控曲线，对气象波动、建筑热惰性、用户行为的耦合影响建模能力弱，24 小时负荷预测误差普遍在 8% 以上，易造成过供浪费或欠供投诉。

2. 调控协同性差：源、网、站、户各环节独立控制，一次网水力失衡、冷热不均问题突出，人工调度响应滞后，寒潮等极端场景下易出现系统运行风险。

3. 能耗与成本高企：行业平均供热能耗高出先进水平 20%-30%，输配热损失占比大，运行人力成本高，难以适配 “双碳” 目标下的节能降碳要求。

随着 AI 大模型技术向工业场景渗透，以盘古科学计算大模型为核心的 AI 赋能方案，成为破解供热行业精细化管控难题的核心技术路径。天津能源、哈尔滨太平供热等企业已验证该技术路线可实现 10% 以上的节能效果与 100% 均衡供热保障。

二、盘古科学计算大模型核心技术优势

盘古科学计算大模型是华为云推出的面向工业与科学计算场景的专用大模型，针对供热场景具备四大不可替代的技术能力：

1. 时空融合高精度建模：基于 Transformer 架构的时空编码器，可同时捕捉供热负荷的时间序列长周期依赖与管网空间拓扑关联，预测精度显著优于传统 LSTM、XGBoost 等算法，极端天气下预测稳定性提升 20% 以上。

2. 物理机理与数据双驱动：内嵌热力学、流体力学等物理规律约束的损失函数，使预测结果既符合数据统计规律，又满足能量守恒、水力平衡等工程原理，避免纯数据驱动的 “物理不可行” 结果，泛化能力更强。

3. 多源异构数据融合：支持气象、管网运行、建筑属性、用户行为、设备状态等多模态数据的统一特征提取，可接入盘古气象大模型的高精度气象预报数据，实现气象 - 负荷的端到端联动预测。

4. 低样本快速适配：依托大模型预训练能力，仅需少量场站历史数据即可完成场景微调，解决新建供热区域、老旧系统数据不足的痛点，大幅缩短项目落地周期。

三、整体应用架构

方案构建 “感知层 - 数据层 - 模型层 - 应用层 - 交互层” 五级架构，覆盖供热 “源 - 网 - 站 - 户” 全链条，实现预测 - 决策 - 控制 - 反馈的闭环运行。

1. 感知层

部署物联网终端采集全链路运行数据：

• 源侧：热源出力、供水 / 回水温度、流量、压力、燃料消耗量

• 网侧：管网关键节点温度、压力、阀门开度、泵组频率

• 站侧：换热站一二次侧温压流、机组运行状态、热量表数据

• 户侧：室内温度、用户温控阀状态、投诉反馈数据

• 环境侧：区域气象站数据、微气象监测数据，对接盘古气象大模型预报接口

2. 数据层

基于华为云 DataArts 构建供热数据中台，实现：

• 多源数据标准化接入与清洗，解决数据缺失、异常值、时序不同步问题

• 供热数据资产统一管理，形成气象库、运行库、设备库、用户库四大主题库

• 数据质量管控与血缘追溯，为大模型训练提供高质量数据底座

3. 模型层（核心引擎）

以盘古科学计算大模型为核心，搭配天筹 AI 求解器，形成两大核心能力引擎：

• 负荷预测引擎：基于盘古预测大模型，输出多时间尺度、多空间层级的热负荷预测结果

• 优化调控引擎：结合管网机理模型与天筹求解器，生成全局最优的调度与控制策略

4. 应用层

面向不同业务场景落地四大应用模块：高精度负荷预测、全网优化调控、数字孪生仿真、智能运营分析。

5. 交互层

提供 Web 端调度大屏、移动端运维 APP、API 接口三种交互方式，分别支撑调度中心决策、现场运维执行与第三方系统对接。

四、核心应用一：高精度供热负荷预测体系

基于盘古科学计算大模型构建 “全域 - 场站 - 用户” 三级负荷预测体系，为调控决策提供精准输入。

1. 预测层级与时效

预测层级	预测对象	预测时效	应用场景
全域级	城市 / 区域总热负荷、热源总出力需求	中期（7 天）、短期（24-72h）	热源日前调度、燃料采购计划
场站级	单个换热站二次侧热负荷、流量需求	短期（24h）、超短期（15min-4h）	换热站实时控制、一次网水力平衡
用户级	楼栋 / 分户室温与热需求	超短期（1-6h）	二次网平衡、个性化供热服务

2. 核心特征工程

盘古大模型自动提取多维特征并计算权重，核心输入维度包括：

• 气象特征：室外干球温度、露点温度、风速风向、太阳辐射强度、降水降雪量，结合未来 72 小时逐时气象预报数据，其中室外温度波动对负荷的影响权重可达 62%

• 时序特征：历史负荷序列、日内时段、工作日 / 节假日、供暖阶段（初寒 / 严寒 / 末寒）

• 物理特征：建筑节能等级、围护结构热惰性系数、管网传输滞后时间

• 运行特征：历史供水回水温度、阀门开度、泵频、历史供热质量数据

3. 技术实现路径

1. 预训练模型微调：基于盘古科学计算大模型的工业预训练权重，使用目标供热区域 1-2 年历史运行数据进行场景微调，快速适配本地供热特性。

2. 机理约束嵌入：在模型损失函数中加入建筑热平衡方程、管网水力约束，确保预测结果符合热力学基本规律，避免极端天气下的预测失真。

3. 滚动更新机制：采用 “日更新 + 小时滚动校正” 模式，每日基于最新运行数据重训模型，每小时结合实时监测数据修正短期预测结果，保障动态精度。

4. 极端场景增强：针对寒潮、暴雪等极端天气，通过生成式数据增强扩充极端工况样本，提升模型在边界条件下的预测稳定性。

4. 预期精度指标

• 24 小时区域总负荷预测相对误差 ≤ 3%

• 热力站级负荷预测相对误差 ≤ 4%

• 极端天气下预测精度下降幅度 ≤ 5%

• 室温预测偏差 ≤ ±0.5℃

五、核心应用二：全链路优化调控方案

以负荷预测结果为输入，结合管网数字孪生与天筹 AI 求解器，实现 “源 - 网 - 站 - 户” 四级联动优化调控，在保障供热质量的前提下最小化系统能耗。

1. 源侧：多热源协同优化调度

针对热电联产、燃气锅炉、工业余热、相变储能等多热源耦合系统，实现日前与日内两级调度优化：

• 日前调度：基于次日 24 小时负荷预测，以运行成本最低、碳排放最少为目标，优化各热源出力计划，结合储能充放热策略削峰填谷，降低尖峰热源开启时长。

• 日内滚动调度：根据超短期负荷预测，每 15 分钟滚动修正出力指令，区分惯性基荷热源与敏捷调节热源，通过分频控制匹配负荷的低频基量与高频波动，保障系统响应速度与运行稳定性。

• 安全约束校验：自动校验设备爬坡速率、温度压力上下限等安全约束，确保调度策略可落地执行。

2. 网侧：一次网动态水力平衡

基于管网拓扑与盘古大模型的水力工况预测，实现全网动态平衡调控：

• 构建一次网数字孪生模型，实时模拟全网温度、压力、流量分布

• 结合各换热站负荷预测，通过天筹求解器全局优化各干线阀门开度、循环泵频率

• 解决传统 “逐站调试” 的局部最优问题，实现全网水力失衡率≤5%，输配热损失降低 3-5 个百分点

• 响应速度从人工调控的 30 分钟缩短至 5 分钟以内，快速适配负荷波动

3. 站侧：换热站自适应精准控制

替代传统固定温控曲线，实现换热站的 AI 自适应控制：

• 基于负荷预测与室外温度，动态生成最优二次网供水温度曲线，支持一站一策配置

• 引入同站多机组均衡控制逻辑，解决同一换热站多机组出力不均问题，提升站内运行效率

• 支持温控曲线阈值配置，AI 策略在人工设定的安全区间内生成，保障系统运行可控

• 提前生成未来 12 小时调控策略曲线，支持运行人员预演与人工干预

4. 户侧：室温反馈闭环调节

打通用户侧数据，实现末端精准供热：

• 结合用户室温监测数据与行为习惯，动态调整楼栋、单元支路阀门开度，解决垂直失调、水平失调问题

• 支持用户个性化温控需求，在保障基础供热的前提下，适配不同用户的作息与温度偏好

• 建立室温投诉智能响应机制，预测潜在欠供 / 过供区域，主动排查调整，降低投诉率

5. 策略推演与安全校验

依托数字孪生与盘古大模型的推演能力，实现调控策略的前置验证：

• 支持寒潮、设备故障等极端场景的策略预演，提前评估调控效果与系统风险

• 所有调控指令先在数字孪生环境中仿真运行，确认无温度压力越限、水力失衡等风险后，再下发至现场执行

• 保留人工兜底权限，运行人员可随时切换手动模式，保障供热安全底线

六、系统核心功能模块

1. 负荷预测中心

• 多时空维度负荷预测结果可视化展示

• 预测精度自动评估与误差分析

• 气象联动预警，提前提示负荷突增 / 突降风险

• 自定义场景模拟，支持人工调整气象参数测算负荷变化

2. 调控决策中心

• 热源调度计划自动生成与下发

• 全网阀门、泵组优化指令一键执行

• 调控效果实时追踪与偏差修正

• 多级审批流程，兼顾效率与安全

3. 数字孪生可视化

• 供热管网全要素 3D 可视化展示

• 实时运行参数叠加展示与异常高亮

• 历史工况回放与未来工况推演

• 管网泄漏、堵塞等故障智能定位与诊断

4. 运营分析中心

• 能耗统计与节能效益自动核算

• 供热质量评估（室温达标率、均衡率）

• 设备运行效率分析与故障预警

• 多维度运营报表自动生成

七、落地实施路径

项目分四个阶段循序渐进落地，降低实施风险，保障效果可控。

第一阶段：数据底座搭建与试点选型（1-2 个月）

• 完成供热系统物联网数据采集改造，打通数据通道

• 搭建供热数据中台，完成历史数据治理与标准化

• 选取 1-2 个典型换热站作为试点，验证数据质量与模型适配性

第二阶段：模型训练与单场景落地（2-3 个月）

• 基于试点数据完成盘古大模型微调，上线负荷预测功能

• 落地试点换热站 AI 自适应控制，对比传统模式验证节能效果

• 优化模型参数与控制逻辑，形成可复制的场站模板

第三阶段：全链路协同与规模推广（3-6 个月）

• 拓展至全部换热站，上线一次网全网平衡调控

• 对接热源调度系统，实现源网协同优化

• 部署数字孪生大屏与运营分析平台，完成调度中心升级

• 全系统联调联试，验证端到端调控效果

第四阶段：持续迭代与价值延伸（长期）

• 持续积累运行数据，迭代优化模型精度

• 拓展设备预测性维护、用户服务等增值场景

• 对接城市能源管理平台，融入城市智慧能源体系

八、效益分析

1. 经济效益

• 节能降本：参考天津能源、哈尔滨太平供热落地经验，系统投运后可实现综合能耗降低 10% 以上，对应燃料成本与电费同步下降。按 1000 万平米供热面积测算，一个供暖季可节省燃气 / 燃煤成本超千万元。

• 人力提效：减少人工调度、现场调阀工作量，运维人力成本降低 30% 以上。

• 延长设备寿命：平滑设备运行曲线，减少频繁启停与工况波动，设备使用寿命延长 15%-20%。

2. 社会效益

• 供热质量提升：实现 100% 均衡供热，室温达标率提升至 98% 以上，用户投诉率大幅下降。

• 碳减排贡献：对应 10% 的能耗降低，每千万平米供热面积每年可减少碳排放超万吨，助力 “双碳” 目标落地。

• 应急保障增强：极端天气下预测与响应能力提升，降低供热系统运行风险，保障民生供热安全。

九、风险与保障措施

1. 数据质量风险：建立数据质量校验机制，配置多维度异常检测规则，对缺失、异常数据自动补全与标记；同时保留机理模型兜底，确保数据异常时系统稳定运行。

2. 模型安全风险：采用 “AI 生成 + 人工审核” 的双轨控制模式，所有调控指令设置安全阈值，超出边界自动拦截；完善手动切换机制，保障极端情况下供热安全。

3. 系统兼容风险：采用标准化接口适配主流 PLC、SCADA 系统，支持多种通信协议；分批次逐步替换原有控制逻辑，避免一次性切换带来的运行风险。

4. 运维保障：提供模型持续迭代服务，定期基于新数据优化模型效果；配套运维培训体系，保障客户团队具备日常运营与基础故障处理能力。